Cognitive Computing – Die Ära Watson?

Cognitive Computing, also Rechner und Software, die sich an der menschlichen Art des Denkens und Handelns orientieren, werden auf absehbare Zeit als Virtuelle Persönliche Assistenten in vielen Bereichen des Lebens Einzug halten.

ABER WARUM EIGENTLICH?

Nun, die Antwort darauf ist eigentlich ziemlich simpel. Schon seit Anbeginn des Computer-Zeitalters wünschen sich Anwender eine Künstliche Intelligenz, die sie so versteht, wie ein menschlicher Gesprächspartner oder Assistent es tun würde. Zahllose Spielfilme und Bücher zeugen davon – in den Zukunftsvisionen der Hollywood-Drehbuchautoren spielt fast immer auch eine nicht-menschliche, eben Künstliche Intelligenz eine Rolle. Nicht immer ist diese positiv besetzt (man erinnere sich an HAL 9000, den etwas übers Ziel hinausschießenden Computer in Stanley Kubricks „2001 – Odyssey im Weltraum“), aber präsent ist sie so gut wie immer. Dem liegt ein tiefes Bedürfnis des Menschen zur natürlichen, humanoiden Interaktion zugrunde.

Cognitive Computing verspricht nun, menschliche Probleme für Computer verständlich und lösbar zu machen. Es soll auch komplexe Situationen, die durch Ambiguität und Unsicherheiten gekennzeichnet sind, durchschauen und verarbeiten können. Die einem System zur Verfügung stehenden Daten ändern sich in dynamischen Situationen, die mit extrem vielen, sich stetig verändernden Information gefüllt sind, permanent – oft kommt es auch zu Konflikten bei diesen Daten.

Menschen passen sich an, entwickeln sich und lernen, definieren ihre Ziele anhand der Datenlage neu. Um diesen fließenden Zuständen der menschlichen Wahrnehmung von Situationen gerecht werden zu können, muss ein kognitives Computersystem nicht nur die verschiedenen zur Verfügung stehenden Informationsquellen zusammenführen, sondern muss auch externe Einflüsse, Kontexte und erlernte Erkenntnisse berücksichtigen. Dabei muss es oft auch sich widersprechende Sachlagen bewerten und eine Antwort oder Reaktion liefern, die nicht „richtig“ sondern nur „am besten“ ist.

KOGNITIVE SYSTEME LERNEN, SCHLUSSFOLGERN MIT EINEM ZIEL „IM HINTERKOPF“ UND INTERAGIEREN SO AUF NATÜRLICHE WEISE MIT DEM MENSCHEN.

Kognitive Systeme sind probabilistisch: Sie können nicht nur die korrekten Antworten auf numerische Problemstellungen liefern – sie können sogar Hypothesen, begründete Argumentationen und Empfehlungen basierend auf komplexen Datensammlungen liefern. Sie umgehen dabei den menschlichen Eingriff in die Programmierung und ihr Lernverhakten – dies ist der vielleicht wichtigste Punkt. Aber wie geht das? Nun, ein Weg ist es, den Kontext berechenbar zu machen. Kontextfaktoren wie Zeit, Ort, Aufgaben, vorangegangene Aktionen oder Profilinformationen stellen einen Pool von Informationen dar, der für einen Anwender (oder ein Programm) zu einem bestimmten Zeitpunkt und Ort sowie für eine bestimmte Situation hinreichend ist, um Muster zu erkennen und diese Muster so anzuwenden, dass sie den Anforderungen der Situation entsprechen und entgegenkommen.

Kognitive Systeme definieren so die Beziehungen zwischen Menschen und ihrem immer stärker digital durchdrungenen Umfeld neu. Sie können Assistent oder Trainer sein und dabei in vielen Problemlösungsanwendungen fast vollständig autonom handeln. Wichtig ist, dass sie in der Kommunikation mit dem Menschen auf dessen Techniken und Methoden zurückgreifen – im Input eben so wie im Output. Sprache ist dabei die einfachste und natürlichste Methode. Deshalb bieten Systeme, die auf SemVox ODP S3 basieren, für Cognitive Computing einen überragenden Mehrwert, denn Sie verstehen, verarbeiten und agieren proaktiv – eben genau so, wie ein menschlicher Assistent oder Gefährte es tun würde.